Información del Plan Docente

Presentación

La docència i avaluació de l'assignatura, tal i com es descriuen a continuació, es podran veure modificades en el cas que les condicions sanitàries així ho exigeixin.

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

La docencia y evaluación de la asignatura, tal y como se describen a continuación, se podrán ver modificadas en el caso que las condiciones sanitarias así lo exijan.

Objetivos

El objetivo del curso es adquirir conocimientos y habilidades para comprender y utilizar los métodos estadísticos multivariantes que capaciten al estudiante para obtener y analizar información, también para tomar decisiones en el ámbito económico y político. El estudiante tendrá que ser capaz de:

a) ante un determinado problema, escoger la técnica estadística más adecuada

b) ejecutar con autonomía el análisis estadístico utilizando software profesional estándar

c) efectuar una correcta descripción y resumen de los resultados del análisis estadístico.

El curso hará un uso intensivo de software estadístico.

Competencias asociadas

COMPETENCIAS BÁSICAS:

CB2. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y que sean capaces de elaborar y defender argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.

CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente en su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto

especializado como no especializado.

CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

COMPETENCIAS GENERALES:

CG1. Capacidad de análisis y síntesis.

CG3. Conocimiento de una segunda lengua.

CG4. Habilidades básicas de utilización de ordenador.

CG6. Habilidades interpersonales.

CG7. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinario.

CG10. Habilidades de investigación.

CG12. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad).

CG13. Liderazgo.

CG15. Diseño y gestión de proyectos.

COMPETENCIAS TRANSVERSALES:

CT1. Identificar y analizar críticamente la desigualdad de género y su intersección con otros ejes de desigualdad.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS:

CE2. Analizar la estructura y el funcionamiento de los sistemas políticos.

CE6. Identificar el comportamiento ciudadano y los valores democráticos.

CE7. Analizar el funcionamiento de los procesos electorales.

CE17. Aplicar los métodos y las técnicas de investigación política y social.

CE18. Analizar datos de investigación, con técnicas cuantitativas y cualitativas.

CE19. Examinar las técnicas de comunicación política.

CE20. Categorizar las tecnologías de la información y de la comunicación (TIC) y analizar su impacto en el

sistema político.

Resultados del aprendizaje

Resultados de aprendizaje

1. Analizar y sintetizar información cuantitativa con las diferentes técnicas estadísticas estudiadas
2. Redactar un informe técnico a partir del análisis estadístico realizado.
3. Diseñar un modelo estadístico basado en las técnicas multivariantes estudiadas.
4. Valorar un informe estadístico de forma crítica.
5. Utilizar el software apropiado según el problema y les características de los datos.

Prerrequisitos

Prerrequisitos

Se recomienda que el estudiante haya cursado y superado las siguientes asignaturas: Estadística Descriptiva e Introducción a la Econometría.

Contenidos

Tema 1 Introducción

1.1. Análisis de datos

1.2. Escales y técnicas de medida

Tema 2 Métodos de interdependencia (reducción de la dimensión)

                2.1 El análisis factorial

                2.2 El análisis de componentes principales

                2.3 El análisis de correspondencias simple y múltiple

Tema 3 Métodos de interdependencia (clasificación)

                3.1 Métodos de agrupación jerárquica

                3.2 Métodos de clasificación automática (clúster)

Tema 4 Métodos de dependencia

                4.1 El modelo de regresión

4.2 La regresión logística

                4.4 El análisis discriminante

                4.4 Segmentación y árboles de decisión

Metodología docente

Las actividades que permitirán a los estudiantes aprender los conceptos básicos incluidos en este curso son:

1. Clases teóricas donde el docente desarrollará los conceptos principales.

El objetivo de esta actividad es presentar las nociones fundamentales y facilitar el aprendizaje del alumno poniendo énfasis en las aplicaciones de las técnicas estadísticas aprendidas y su interpretación.

2. Prácticas en aula de informática

Los seminarios se realizarán en aula de informática. En estas sesiones se analizarán, utilizando la metodología estudiada, bases de datos de ciencias sociales y políticas.   

3. Tutorías

Tutorías de seguimiento del trabajo del alumnado.

Evaluación

La evaluación del curso se realizará de forma continuada:

• Entrega de les prácticas realizadas en las sesiones de seminario (15%)
• Trabajo (realización y presentación) (35%)
• Examen final (50%)

Sobre el trabajo:

El trabajo consistirá en la realización de un estudio que implique la utilización de las técnicas estadísticas objeto del curso, en un contexto de datos empíricos. El estudiante debe demostrar su dominio de la ejecución del análisis estadístico y la capacitación para resumir y explicar los resultados a un público no experto en estadística. La realización de este trabajo es indispensable para superar la asignatura, durante el trimestre se presentará al profesorado los avances realizados y se entregará como data límite el día del examen final. Este trabajo se realizará en grupos de como máximo tres estudiantes. 

Recuperación:

Pueden presentarse al proceso de recuperación todos los estudiantes que, habiendo participado en más de la mitad de les sesiones de seminario, y realizado el trabajo, hayan obtenido la calificación de suspenso en la evaluación trimestral. La recuperación consistirá en una prueba global de reválida de todo el temario de la asignatura.  La evaluación continuada no es recuperable.  La nota final de la asignatura, para aquellos estudiantes que se presenten a la recuperación, será la media ponderada de la nota de evaluación continuada (30%) y de la nota del examen de recuperación (70%). Para poder calcular esta media, la nota del examen de recuperación sea como mínimo de 4, en una escala de 0 a 10.

Bibliografía y recursos de información

Aldás, J.; Uriel, E. (2017). Análisis multivariante aplicado con R. Madrid: Paraninfo.

Bou, J.C. & A. Satorra (2018), Multivariate exploratory data analysis for large databases: An application to modelling firms innovation using CIS data, BRQ Bus. Res. Q. 2018 open access

Cea d'Ancona, M. A. (2002). Análisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social. Madrid:Sintesis.

Greenacre, M. J. (2008). La práctica del análisis de correspondencias. Madrid: Fundación BBVA.

http://www.fbbva.es/TLFU/tlfu/esp/publicaciones/libros/fichalibro/index.jsp?codigo=300

Johnson, R.A.; Wichern, D.W, Applied multivariate statistical análisis.  Prentice Hall, 2014.

López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2018). Metodología de construcción de tipologías para el análisis de la realidad

social. Bellaterra (Cerdanyola del Vallès): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Autònoma de Barcelona.

2a. edició.

Peña, D. (2002) Análisis de datos multivariantes -McGraw Hill, cop.

Pituch K. and Stevens J.P. (2016) Applied mutivariate statistics for the social sciences. Routledge  6ª edición

Información del Plan Docente

Presentación

La docència i avaluació de l'assignatura, tal i com es descriuen a continuació, es podran veure modificades en el cas que les condicions sanitàries així ho exigeixin.

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La docencia y evaluación de la asignatura, tal y como se describen a continuación, se podrán ver modificadas en el caso que las condiciones sanitarias así lo exijan.

Objetivos

El objetivo del curso es adquirir conocimientos y habilidades para comprender y utilizar los métodos estadísticos multivariantes que capaciten al estudiante para obtener y analizar información, también para tomar decisiones en el ámbito económico y político. El estudiante tendrá que ser capaz de:

a) ante un determinado problema, escoger la técnica estadística más adecuada

b) ejecutar con autonomía el análisis estadístico utilizando software profesional estándar

c) efectuar una correcta descripción y resumen de los resultados del análisis estadístico.

El curso hará un uso intensivo de software estadístico.

Competencias asociadas

COMPETENCIAS BÁSICAS:

CB2. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y que sean capaces de elaborar y defender argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.

CB3. Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente en su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

CB4. Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto

especializado como no especializado.

CB5. Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

COMPETENCIAS GENERALES:

CG1. Capacidad de análisis y síntesis.

CG3. Conocimiento de una segunda lengua.

CG4. Habilidades básicas de utilización de ordenador.

CG6. Habilidades interpersonales.

CG7. Capacidad de trabajar en un equipo interdisciplinario.

CG10. Habilidades de investigación.

CG12. Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad).

CG13. Liderazgo.

CG15. Diseño y gestión de proyectos.

COMPETENCIAS TRANSVERSALES:

CT1. Identificar y analizar críticamente la desigualdad de género y su intersección con otros ejes de desigualdad.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS:

CE2. Analizar la estructura y el funcionamiento de los sistemas políticos.

CE6. Identificar el comportamiento ciudadano y los valores democráticos.

CE7. Analizar el funcionamiento de los procesos electorales.

CE17. Aplicar los métodos y las técnicas de investigación política y social.

CE18. Analizar datos de investigación, con técnicas cuantitativas y cualitativas.

CE19. Examinar las técnicas de comunicación política.

CE20. Categorizar las tecnologías de la información y de la comunicación (TIC) y analizar su impacto en el

sistema político.

Resultados del aprendizaje

Resultados de aprendizaje

1. Analizar y sintetizar información cuantitativa con las diferentes técnicas estadísticas estudiadas
2. Redactar un informe técnico a partir del análisis estadístico realizado.
3. Diseñar un modelo estadístico basado en las técnicas multivariantes estudiadas.
4. Valorar un informe estadístico de forma crítica.
5. Utilizar el software apropiado según el problema y les características de los datos.

Prerrequisitos

Prerrequisitos

Se recomienda que el estudiante haya cursado y superado las siguientes asignaturas: Estadística Descriptiva e Introducción a la Econometría.

Contenidos

Tema 1 Introducción

1.1. Análisis de datos

1.2. Escales y técnicas de medida

Tema 2 Métodos de interdependencia (reducción de la dimensión)

                2.1 El análisis factorial

                2.2 El análisis de componentes principales

                2.3 El análisis de correspondencias simple y múltiple

Tema 3 Métodos de interdependencia (clasificación)

                3.1 Métodos de agrupación jerárquica

                3.2 Métodos de clasificación automática (clúster)

Tema 4 Métodos de dependencia

                4.1 El modelo de regresión

4.2 La regresión logística

                4.4 El análisis discriminante

                4.4 Segmentación y árboles de decisión

Metodología docente

Las actividades que permitirán a los estudiantes aprender los conceptos básicos incluidos en este curso son:

1. Clases teóricas donde el docente desarrollará los conceptos principales.

El objetivo de esta actividad es presentar las nociones fundamentales y facilitar el aprendizaje del alumno poniendo énfasis en las aplicaciones de las técnicas estadísticas aprendidas y su interpretación.

2. Prácticas en aula de informática

Los seminarios se realizarán en aula de informática. En estas sesiones se analizarán, utilizando la metodología estudiada, bases de datos de ciencias sociales y políticas.   

3. Tutorías

Tutorías de seguimiento del trabajo del alumnado.

Evaluación

La evaluación del curso se realizará de forma continuada:

• Entrega de les prácticas realizadas en las sesiones de seminario (15%)
• Trabajo (realización y presentación) (35%)
• Examen final (50%)

Sobre el trabajo:

El trabajo consistirá en la realización de un estudio que implique la utilización de las técnicas estadísticas objeto del curso, en un contexto de datos empíricos. El estudiante debe demostrar su dominio de la ejecución del análisis estadístico y la capacitación para resumir y explicar los resultados a un público no experto en estadística. La realización de este trabajo es indispensable para superar la asignatura, durante el trimestre se presentará al profesorado los avances realizados y se entregará como data límite el día del examen final. Este trabajo se realizará en grupos de como máximo tres estudiantes. 

Recuperación:

Pueden presentarse al proceso de recuperación todos los estudiantes que, habiendo participado en más de la mitad de les sesiones de seminario, y realizado el trabajo, hayan obtenido la calificación de suspenso en la evaluación trimestral. La recuperación consistirá en una prueba global de reválida de todo el temario de la asignatura.  La evaluación continuada no es recuperable.  La nota final de la asignatura, para aquellos estudiantes que se presenten a la recuperación, será la media ponderada de la nota de evaluación continuada (30%) y de la nota del examen de recuperación (70%). Para poder calcular esta media, la nota del examen de recuperación sea como mínimo de 4, en una escala de 0 a 10.

Bibliografía y recursos de información

Aldás, J.; Uriel, E. (2017). Análisis multivariante aplicado con R. Madrid: Paraninfo.

Bou, J.C. & A. Satorra (2018), Multivariate exploratory data analysis for large databases: An application to modelling firms innovation using CIS data, BRQ Bus. Res. Q. 2018 open access

Cea d'Ancona, M. A. (2002). Análisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social. Madrid:Sintesis.

Greenacre, M. J. (2008). La práctica del análisis de correspondencias. Madrid: Fundación BBVA.

http://www.fbbva.es/TLFU/tlfu/esp/publicaciones/libros/fichalibro/index.jsp?codigo=300

Johnson, R.A.; Wichern, D.W, Applied multivariate statistical análisis.  Prentice Hall, 2014.

López-Roldán, P.; Fachelli, S. (2018). Metodología de construcción de tipologías para el análisis de la realidad

social. Bellaterra (Cerdanyola del Vallès): Dipòsit Digital de Documents, Universitat Autònoma de Barcelona.

2a. edició.

Peña, D. (2002) Análisis de datos multivariantes -McGraw Hill, cop.

Pituch K. and Stevens J.P. (2016) Applied mutivariate statistics for the social sciences. Routledge  6ª edición